Scrapy
简介
- Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。
- 其最初是为了 页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的, 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。
各组件作用
Scrapy Engine
- 引擎负责控制数据流在系统中所有组件中流动,并在相应动作发生时触发事件。 详细内容查看下面的数据流(Data Flow)部分。
调度器(Scheduler)
- 调度器从引擎接受request并将他们入队,以便之后引擎请求他们时提供给引擎。 初始的爬取URL和后续在页面中获取的待爬取的URL将放入调度器中,等待爬取。同时调度器会自动去除重复的URL(如果特定的URL不需要去重也可以通过设置实现,如post请求的URL)下载器(Downloader)
- 下载器负责获取页面数据并提供给引擎,而后提供给spider。
Spiders
- Spider是Scrapy用户编写用于分析response并提取item(即获取到的item)或额外跟进的URL的类。 每个spider负责处理一个特定(或一些)网站
Item Pipeline
- Item Pipeline负责处理被spider提取出来的item。典型的处理有清理、 验证及持久化(例如存取到数据库中)
当页面被爬虫解析所需的数据存入Item后,将被发送到项目管道(Pipeline),并经过几个特定的次序处理数据,最后存入本地文件或存入数据库
下载器中间件(Downloader middlewares)
- 下载器中间件是在引擎及下载器之间的特定钩子(specific hook),处理Downloader传递给引擎的response。 其提供了一个简便的机制,通过插入自定义代码来扩展Scrapy功能。
Spider中间件(Spider middlewares)
- Spider中间件是在引擎及Spider之间的特定钩子(specific hook),处理spider的输入(response)和输出(items及requests)。 其提供了一个简便的机制,通过插入自定义代码来扩展Scrapy功能。
数据流(Data flow)
- 引擎打开一个网站(open a domain),找到处理该网站的Spider并向该spider请求第一个要爬取的URL(s)。
- 引擎从Spider中获取到第一个要爬取的URL并在调度器(Scheduler)以Request调度。
- 引擎向调度器请求下一个要爬取的URL。
- 调度器返回下一个要爬取的URL给引擎,引擎将URL通过下载中间件(请求(request)方向)转发给下载器(Downloader)。
- 一旦页面下载完毕,下载器生成一个该页面的Response,并将其通过下载中间件(返回(response)方向)发送给引擎。
- 引擎从下载器中接收到Response并通过Spider中间件(输入方向)发送给Spider处理。
- Spider处理Response并返回爬取到的Item及(跟进的)新的Request给引擎。
- 引擎将(Spider返回的)爬取到的Item给Item Pipeline,将(Spider返回的)Request给调度器。
- (从第二步)重复直到调度器中没有更多地request,引擎关闭该网站。
开始第一个爬虫
工具和环境
- 语言:python 3.7
- IDE: Pycharm
- 浏览器:Chrome
- 爬虫框架:Scrapy 1.5.2
下载pip包
代码语言:txt复制pip install scrapy
创建scrapy项目
代码语言:txt复制# 选择要在哪个目录下创建爬虫项目
scrapy startproject 项目名
使用PyCharm打开项目后文件结构如下
代码语言:txt复制* scrapy.cfg: 项目的配置文件
* test/: 项目的Python模块,将会从这里引用代码
* test/items.py: 项目的目标文件
* test/pipelines.py: 项目的管道文件
* test/settings.py: 项目的设置文件
* test/spiders/: 存储爬虫代码目录
- 创建一个名为book的爬虫,指定爬取域的范围
# scrapy genspider 爬虫名 "爬虫范围"
scrapy genspider book "dangdang.com"
- 也可以由我们自行创建book.py并编写上面的代码,只不过使用命令可以免去编写固定代码的麻烦要建立一个Spider, 你必须用scrapy.Spider类创建一个子类,并确定了三个强制的属性 和 一个方法
- name = "" :这个爬虫的识别名称,必须是唯一的,在不同的爬虫必须定义不同的名字
- allow_domains = [] 是搜索的域名范围,也就是爬虫的约束区域,规定爬虫只爬取这个域名下的网页,不存在的URL会被忽略
- start_urls = () :爬取的URL元祖/列表。爬虫从这里开始抓取数据,所以,第一次下载的数据将会从这些urls开始。其他子URL将会从这些起始URL中继承性生成
- parse(self, response) :解析的方法,每个初始URL完成下载后将被调用,调用的时候传入从每一个URL传回的Response对象来作为唯一参数,主要作用如下:
- 负责解析返回的网页数据(response.body),提取结构化数据(生成item)生成需要下一页的URL请求
爬去数据
- 编写代码
class BookSpider(scrapy.Spider):
name = 'book'
allowed_domains = ['dangdang.com']
start_urls = ['http://category.dangdang.com/pg1-cp01.54.92.01.00.00.html'] # 修改url爬去指定类别书籍
# response 为以请求后响应结果
def parse(self, response):
# 使用Xpath获取内容
for each in response.xpath('//*[@id="component_59"]/li'):
# extract() 获取文本内容
title = each.xpath("p[1]/a/text()").extract() # 获取数据标题
price = each.xpath("p[3]/span[1]/text()").extract() # 获取价格
star = each.xpath("p[4]/a/text()").extract() # 获取评分
detail = each.xpath("p[2]/text()").extract() # 获取描述信息
if not detail:
detail = ["本书暂无detail、、、、、、"]
print('detail', detail)
print("title", title)
print('price', price)
print('star', star)
- response
- 执行爬虫
# scrapy crawl 爬虫名
scrapy crawl book
- 结果
补充
项目(Project-only)命令
- crawl:使用spider进行爬取。
- scrapy crawl myspider
- check:运行contract检查。
- scrapy check -l
- list:列出当前项目中所有可用的spider。每行输出一个spider。
- edit
- parse:获取给定的URL并使用相应的spider分析处理。如果您提供 --callback 选项,则使用spider的该方法处理,否则使用 parse 。
--spider=SPIDER: 跳过自动检测spider并强制使用特定的spider
--a NAME=VALUE: 设置spider的参数(可能被重复)
--callback or -c: spider中用于解析返回(response)的回调函数
--pipelines: 在pipeline中处理item
--rules or -r: 使用 CrawlSpider 规则来发现用来解析返回(response)的回调函数
--noitems: 不显示爬取到的item
--nolinks: 不显示提取到的链接
--nocolour: 避免使用pygments对输出着色
--depth or -d: 指定跟进链接请求的层次数(默认: 1)
--verbose or -v: 显示每个请求的详细信息
scrapy parse http://www.example.com/ -c parse_item
- genspider:在当前项目中创建spider
scrapy genspider [-t template] <name> <domain>
scrapy genspider -t basic example example.com
- deploy:将项目部署到Scrapyd服务
- bench:运行benchmark测试
参考资料
https://www.cnblogs.com/cutd/p/6208861.html
http://www.runoob.com/w3cnote/scrapy-detail.html